实时同步 MySQL 数据到 Elasticsearch

 

环境准备

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更新时间 2023-09-06

准备 MySQL 数据源

本实践以 QingCloud MySQL Plus 为例，为您介绍如何创建数据库、如何建表并写入数据。

  1. 创建 MySQL Plus 集群。

  2. 创建数据库账号。

    注意

    数据库账号需要拥有 SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT 权限。

    • 您可以直接使用高级权限账号。
    • 若您使用普通权限账号，需要使用高级权限账号执行命令 GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON . TO 'username'@'%';，为普通权限账号授权。

  3. 连接数据库。

  4. 数据库连接成功后，执行以下命令，创建数据库 demo。

    create database if not exists demo;

  5. 执行以下命令，在数据库 demo 中创建数据库表 students。

    use demo;
create table if not exists students(
    id int(11),
    name varchar(10),
    score int(10),
    primary key (`id`)
)engine=innodb auto_increment=4 default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin row_format=compact comment='学生表';

  6. 数据库表创建成功后，执行以下命令，写入如下三条数据。

    insert into students values(1,'张三',99);
insert into students values(2,'李四',71);
insert into students values(3,'王五',88);

准备 Elasticsearch 环境

本实践以 QingCloud ELK 服务为例，QingCloud ELK 服务对 Elasticsearch、Kibana 与 Logstash（后两者为可选）三者进行了很好的集成。

详细操作请参见：创建 ELK 集群。

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